階層化ドロネーオーバレイネットワークにおけるシステムの制約設定に基づくセンサ観測値収集手法

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  • カイソウカ ドロネーオーバレイネットワーク ニ オケル システム ノ セイヤク セッテイ ニ モトズク センサ カンソクチ シュウシュウ シュホウ
  • A Sensor Data Collection Method on Hierarchical Delaunay Overlay Network Satisfying System Constraints

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本論文では，広域に大量かつ高密度でセンサが配置され，P2Pネットワークにより相互接続されている環境において，センサから得られる観測値情報に基づいて，指定した等値線幅で等値線図を取得するための効率的なデータ収集手法を提案する．離散的な観測点を持つセンサ情報の集合から指定領域の観測値分布を再現するには空間補間手法が用いられる．しかし，地理的に近いセンサ観測値は類似する可能性があるため，対象領域に大量にセンサがある場合，空間補間のためにすべてのセンサ観測値を収集することは冗長である．また，精度を維持したうえで冗長性を排除する従来手法があるが，精度を保つためには非常に多くのセンサ観測値を収集してしまう可能性がある．そこで，本研究では，システムによって設定される収集センサ観測値数およびメッセージ数のシステム制約の範疇で要求に応じて等値線図を再現する方法を提案する．提案手法では，階層化ドロネーオーバレイネットワーク（HDOV）を拡張し，観測値を階層的に集約したうえで，ユーザの要求に応じて収集すべきセンサ観測値数を含んだ検索メッセージを対象ノードに転送する．シミュレーション評価の結果，いくつかの特徴点がある分布において，提案手法はシステム制約の範疇で特徴点の把握に重きを置いた等値線図，特徴点を除いた等値線図，領域全体に対して正しい位置に等値線を引いた等値線図を再現できることを確認した．

In this paper, we propose an effective method to collect sensor data from widely distributed and mutually connected peer-to-peer sensor network to enable reconstruction of a contour lines map with requested degree of the data granularity. In general, spatial interpolations are used to reconstruct sensor data distribution from sensors with dispersed observation points. In this case, when there are enormous number of sensors, it is redundant to collect all sensor data from wide area since geographically closed sensors sense similar data. When a contour lines map is reconstructed within some accuracy, a lot of sensor data may collected. Therefore, we propose a sensor data collection method that forwards messages to the nodes which are suitable for user's requirements for the sensor data distribution by extending hierarchical Delaunay overlay network (HDOV). By our proposal method, the contour lines map can be reconstructed according to the requirements, satisfying specified system constraints. The simulation result shows that our proposal can reconstruct contour lines map which focused on characteristic points or omitted characteristic points or drawn contour lines in the right place for the whole area.

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